散列表也叫哈希表，是一种通过键值对直接访问数据的机构。在初中，我们就学过一种能够将一个x值通过一个函数获得对应的一个y值的操作，叫做映射。散列表的实现原理正是映射的原理，通过设定的一个关键字和一个映射函数，就可以直接获得访问数据的地址，实现O(1)的数据访问效率。在映射的过程中，事先设定的函数就是一个映射表，也可以称作散列函数或者哈希函数。
常用散列函数：
直接寻址法：取关键字或关键字的某个线性函数值为散列地址。
数字分析法：通过对数据的分析，发现数据中冲突较少的部分，并构造散列地址。
例如同学们的学号，通常同一届学生的学号，其中前面的部分差别不太大，所以用后面的部分来构造散列地址。
平方取中法：当无法确定关键字里哪几位的分布相对比较均匀时，可以先求出关键字的平方值，然后按需要取平方值的中间几位作为散列地址。
这是因为：计算平方之后的中间几位和关键字中的每一位都相关，所以不同的关键字会以较高的概率产生不同的散列地址。
取随机数法：使用一个随机函数，取关键字的随机值作为散列地址，这种方式通常用于关键字长度不同的场合。
除留取余法：取关键字被某个不大于散列表的表长 n 的数 m 除后所得的余数 p 为散列地址。
这种方式也可以在用过其他方法后再使用。该函数对 m 的选择很重要，一般取素数或者直接用 n。
确定好散列函数之后，通过某个key值的确会得到一个唯一的value地址。但是却会出现一些特殊情况。即通过不同的key值可能会访问到同一个地址，这个现象称之为冲突。
冲突在发生之后，当在对不同的key值进行操作时会使得造成相同地址的数据发生覆盖或者丢失，是非常危险的。所以在设计散列表往往还需要采用冲突解决的办法。
常用的冲突处理方式有很多，常用的包括以下几种：
开放地址法（也叫开放寻址法）：实际上就是当需要存储值时，对Key哈希之后，发现这个地址已经有值了，
这时对计算出来的地址进行一个探测再哈希，比如往后移动一个地址，如果没人占用，就用这个地址。
如果超过最大长度，则可以对总长度取余。这里移动的地址是产生冲突时的增列序量。
再哈希法：在产生冲突之后，使用关键字的其他部分继续计算地址，如果还是有冲突，则继续使用其他部分再计算地址。这种方式的缺点是时间增加了。
链地址法：链地址法其实就是对Key通过哈希之后落在同一个地址上的值，做一个链表。其实在很多高级语言的实现当中，也是使用这种方式处理冲突的。
公共溢出区：这种方式是建立一个公共溢出区，当地址存在冲突时，把新的地址放在公共溢出区里。